Er ist smart, zuvorkommend und spricht feinstes Oxford-Englisch. Er ist Guide, Ratgeber, Organisator und manchmal auch nur jemand, mit dem man sich angeregt unterhalten kann. Sein Name: Winston.

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Winston ist eine Figur aus dem Bestsellerroman „Origin“ (*) von Dan Brown. Genau genommen ein Supercomputer, dessen Interface jene Stimme ist, die sowohl bei den Protagonisten als auch beim Leser Emotionen weckt.

Jetzt fragen Sie sich bestimmt, warum ich in meinem Blog, das sich eigentlich um Digitalisierung, Technologie und modernes Arbeiten dreht, aus einem Roman erzähle? Ganz einfach: Winston beschreibt perfekt drei Technologien, die unser Leben schon jetzt verändern. Es handelt sich um Natural Language Processing (NLP) und Artificial Intelligence (AI). Also um die natürliche Verarbeitung von Sprache, künstliche Intelligenz (AI) und Big Data als Synonym für Datenbanken.

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Was verbirgt sich nun hinter den Begriffen, die mehr als Buzzwords sind? Bei NLP geht es im Wesentlichen um ein möglichst natürliches Interface zwischen Mensch und Computer. Es geht um Sprache. Doch was für uns ganz normal ist, bringt Computer schnell an ihre Grenzen, denn unsere Sprache ist enorm komplex. Semantische Zusammenhänge zu verstehen, in den richtigen Kontext zu bringen und richtig darauf zu reagieren benötigt hoch intelligente Software, die permanent dazulernt (AI).
Grundsätzlich gibt es im Rahmen von Natural Language Processing drei Ansätze:

• Das wörterbuchbasierte NLP,
• das regelbasierte NLP und
• das Deep Learning.

Die erste Version arbeitet sehr präzise, muss allerdings mit einem eingeschränkten Umfang auskommen. Der Mensch muss die Bedienung erlernen.
Beim regelbasierten NLP werden die einzelnen Begriffe um Regeln erweitert. Es muss also nicht zwingend der konkrete Begriff erkannt werden, sondern das System kann auf Basis von Zusatzinformationen und Regeln Zusammenhänge erkennen. Mensch und Maschine nähern sich an. Lernen muss jedoch immer noch der Mensch. Allerding bekommt er Hinweise und Unterstützung vom System.

Die Zukunft liegt jedoch im Deep Learning. Dieses basiert auf künstlicher Intelligenz, die permanent dazulernt, Begriffe und Entitäten in Zusammenhang bringt und dadurch immer genauer wird. Hier lernt die Maschine nach und nach, die Wünsche des Menschen zu erkennen und umzusetzen. Ein endloser Prozess der dazu führt, dass ein Dialog auf gleicher Höhe zwischen Mensch und Maschine stattfindet.

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Und damit sind wir bei der dritten Technologie, die unser Leben maßgeblich beeinflusst: Big Data. Alle drei zusammen bieten nahezu unendliche Einsatzmöglichkeiten für Unternehmen. Die bekanntesten sind Alexa, Google Home, Siri, Cortana – also die gängigen Sprachassistenten aus Smartphones, PCs und smarten Lautsprechern. Doch NLP & Co. bieten weit mehr. Sie arbeiten schon heute als persönliche Assistenten in Unternehmen, die organisatorische Aufgaben übernehmen, Computer-Systeme überprüfen und Servicetechniker bei der Arbeit unterstützen. Oftmals auch als integrierte Serviceangebote aus der Cloud die in die Unternehmensabläufe integriert werden kann.

Dazu nehmen die virtuellen Assistenten Informationen entgegen, interpretieren diese, gleichen sie nach komplexen Algorithmen mit den verfügbaren Daten ab und geben das Ergebnis aus. Dafür sind allerdings große Datenmengen notwendig, denn mit der Komplexität der Eingabe steigt auch die Zahl der möglichen Antworten.

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Wir bei Avaya sehen vor allem das Potenzial im Kundendialog. Die Schnittstelle zwischen Unternehmen und ihren Kunden lässt sich dank NLP, AI und Big Data revolutionieren. Schon heute können viele Serviceanfragen automatisiert über Self Services abgewickelt werden. Der Vorteil: Die Anwendungen sind skalierbar, können also viele Kunden parallel bedienen und sie arbeiten klaglos rund um die Uhr. Das ganze Jahr über.

Nachteilig sind oft komplexe und starre Menüs, die entweder per Tastatur und Sprachdialog bedient werden. Dabei hören Kunden noch zu oft das freundlich doch eindringliche „Ich habe Sie nicht verstanden.“ Durch künstliche Intelligenz lassen sich diese unschönen Fehler nach und nach eliminieren, da die Systeme immer dazulernen.

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Mit der richtigen Lösung lassen sich hakelige Dialoge nicht nur vermeiden, Sie können Sprache sogar als Verkaufs- und Kundenbindungselement nutzen. Ein Beispiel dazu: Sie wissen aus dem Kundenprofil, dass Herr Müller aus Ingolstadt seine bayrische Mundart liebt und gerne von einem zünftigen Landsmann betreut wird. Auf Basis dieser Informationen kann das System bei einem Anruf automatisch eine männliche Stimme wählen. In naher Zukunft sogar mit bayrischer Mundart. Persönliche Vorlieben und Wünsche werden automatisch auf Basis der Kundendaten in den Dialog integriert. Es entsteht ein individuelles, persönliches Kundenerlebnis, welches Herrn Müller zufriedenstellt und nachhaltig an das Unternehmen bindet.

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Dafür sind selbstverständlich enorme Rechenkapazitäten, umfangreiche Daten und ein sehr intelligentes System notwendig. Prozessorleistung gibt es reichlich und günstig. Speicherkapazitäten für Daten sind auch nicht das Problem. Dank neuer Technologien wie beispielsweise Blockchain sinken die Transaktionskosten auch in diesem Bereich.

Unternehmen die diese Wege gerade bei häufig wiederkehrenden Vorgängen nicht gehen, werden einen deutlichen Wettbewerbsnachteil erleben. Ihre Konkurrenten sind schneller und bieten Ihren Kunden einen Service ohne Wartezeit. Das ganze zu unschlagbar geringen Kosten je Vorgang.

Nun geht es also darum Kunden zu analysieren, sie zu verstehen und Ihre Wünsche im Profil so zu hinterlegen, dass sie vom System erkannt und richtig interpretiert werden. Abschließend geht es um eine möglichst natürliche Ausgabe der software-generierten Informationen. Denn was Winston in dem Buch so sympathisch macht, ist ja nicht sein Wissen, sondern die menschliche, beinahe emotionale Art, mit welcher er dieses kundtut.

Noch reden wir hier über die Zukunft. NLP-basierte Systeme sprechen noch nicht in Dialekten, sie erkennen – zumindest im kommerziellen Bereich – keine Emotionen und reagieren auch nicht darauf. Doch all das wird kommen.

(*) Bastei Lübbe (Lübbe Ehrenwirth); Auflage: 2 (4. Oktober 2017)